北京
上周，我们在上海闹市区体验了一把智己最新推出的城市NOA，它的表现究竟如何呢？这是不是一款我们真正可以拿来用的智驾方案呢？
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城市NOA是纯自研吗？
智己NOA（包括高速NOA和城市NOA）是由智己和Momenta联合研发的，后者作为国内自动驾驶企业的先行者，已经在L4领域积累了不少的经验。
除了与智己合作外，目前腾势N7（参数丨图片）使用的腾势Pilot，也是由腾势与Momenta联合研发的，但要说腾势Pilot和智己NOA有什么区别，还得等以后有机会再体验一下。
城市NOA有什么优点？
最大的优点就是拟人，也就是智驾的开车风格更加接近正常人，这样能够提升智驾的舒适性，让大家更愿意使用城市NOA。
举个例子，有些车企的智驾规控是非常机械的，比如像加速和刹车这种简单的动作，就会做得非常突兀，让驾驶者和乘客非常不舒服。
城市NOA就大幅优化了这个问题，首先在体验中就可以明显感觉到，车辆对起步、转向、减速的控制都是非常柔和的，并且并道还非常果断。
另外再举一个例子，我们在日常开车时，总会遇到类似前方车辆占道停靠的情况，这时我们就会选择借道避让，而不是在后面傻等。
城市NOA也大幅优化了这个问题，从视频里可以看到，首先在最左侧车道直行时，城市NOA就选择了右转借道，躲开了前面排队的车流。
而在经过公交站时，面对右侧压线停靠的公交车，城市NOA也选择了左转避让，并且还进行了一定减速，目的应该是规避盲区里可能出现的“鬼探头”。
智驾拟人虽然是理所应当，但实际解决起来还是很难得，因为它要求智驾有足够聪明且快速的随机应变能力，知道“什么时候该干什么”。
而城市NOA在软件层面就拥有这一能力。基于数据驱动路线和BEV+Transformer架构，城市NOA可以借助海量驾驶数据去训练感知与规控模型，从而让它们逐步拥有接近人类思考的能力。
另外，城市NOA还提到了One Model的概念，通过与智己智驾工程师沟通得知，它的意思就是实现感知端的端到端，也就是用一个模型完成从多模感知数据输入和融合感知结果输出的链路。
而在端到端之前，目前行业内普遍还在用模块化算法的结构，这种结构的容错率相对较低，很容易出现“一步错，步步错，越错越大”的情况。
而在实现端到端后，只用一个模型就能相对提升算法的准确率，让智驾的感知和规控更加准确，进而提升智驾的行驶体验。
城市NOA有什么不足？
目前来看，最大的不足就是高精地图。不同于小鹏XNGP和华为ADS 2.0，目前的智己还没能实现“无图”智驾，必须依靠高精地图。
也就是说，城市NOA的体验虽好，但仅限有高精地图覆盖的地区，这对于那些没有高精地图覆盖的智己车主来说，就不太公平。
另外，智己也表示，会加速向无图化去迭代，不过我个人认为，这个还是得谨慎对待，因为无图的难度还是很大的。
举个例子，无图就好像你开着手机导航，来到了一座从没来过的城市，虽然导航路线图看起来很简单，但实际的场景却非常复杂，让你很难做确认。
这就需要智驾方案本身能够实现“数据闭环”，也就是有足够海量的数据来训练，并且数据量还不是简单的越多越好，还要有高效率的数据自动标注、训练和验证能力，不然空有一座金山也花不了。
比如某头部智驾企业，虽然号称无图智驾，且2023年底要开国内100座城市，但在喊出口号以后就没动静了，也不知道目前究竟有没有开够100城，这100城的实际开通率又能达到多少。
而以智己与Momenta的规模，我觉得想要实现数据闭环还是需要很长一段时间的，在目前海内外所有车企中，也只有特斯拉拥有这样的规模和能力。
但通过与智驾工程师沟通得知，在实现无图智驾之前，智己也会考虑使用标精地图作为过渡。
这种地图的信息量虽然没有高精地图那么丰富，但覆盖范围可以做得更大，成本也相对更低，在软硬件能力足够强的前提下，是可以给到消费者不输于高精地图的体验的。
而且，行业内使用标精地图的智驾方案也不是没有，比如长城汽车孵化的毫末智行，只可惜搭载毫末城市NOH的魏牌摩卡DHT-PHEV激光雷达版自2022年成都车展亮相后，就再没有要量产的消息了。
总结
总体来看，我对智己的这套城市NOA还是非常看好的，一方面是因为它的实际表现确实很成熟，是那种真的可以用的智驾方案。
另一方面则是因为，智己不会抛弃老车主，哪怕是第一批L7车主，未来也可以通过OTA体验到最新的智驾。
所以最后，你对智己的这套城市NOA感兴趣吗？如果你购买了一台智己，你会选择订购城市NOA吗？
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